python中的nargin功能(来自matlab)

没有什么能比得上 nargin 和 nargchk 因为巨蟒不需要它。您可以直接在函数定义中定义python中的可选参数。例如:

def myfunc(a=1, b=3):

在这种情况下,它允许您设置 a 和 b 如果不定义,则使用指定的默认值。所以如果你打电话 myfunc() ,它设置 一 到 1 和 乙 到3。如果你打电话 myfunc(5) 它设置 一 到 5 和 乙 到 3 . 您也可以按姓名呼叫,例如 myfunc(b=10) ,设置 一 到 一 和 乙 到10。

如果您希望参数是必需的,就不要在函数定义中为它们赋值。所以在下面的例子中, 一 是必需的,而 乙 是可选的:

def myfunc(a, b=3):

如果希望用户能够指定任意数量的参数,则可以使用 *args (何处) args 可以是您想要的任何变量。所以这是:

def myfunc(a=1, b=3, *args):

将第一个参数赋给 一 ,第二个参数 乙 ,以及 阿尔茨海默病 . 也可以使用名称定义的参数 **kwargs (再一次, kwargs 可以是任何变量名)。所以这是:

def myfunc(a=1, b=3, *args, **kwargs):

执行与前一个相同的操作,但名称提供的任何参数 一 和 乙 会进去的 关键字参数 (这是一本词典)。

所以你不需要 函数输入变量数 和 NARGCHK公司 一般来说,您只需定义所需的参数,并为可选参数设置默认值。然后,python将自动处理检查,以确保指定了所需的选项,并且没有提供太多的参数。如果需要捕获任意数量的附加参数,只需使用 *精氨酸 和 **夸格斯 你可以检查一下 len 是正确的自己。

为了 nargout ,没有与python等效的,因为python需要处理所有输出。所以如果你这样做的话 return a, b 在 myfun , 一 和 乙 必须同时处理。您可以简单地忽略一些,但必须明确地做到这一点。检查这些参数是否被忽略是不容易的。假设我们有这个 myfunc :

return a, b, c, d

你只想 一 ,您只需执行以下操作:

a, *_ = myfunc()

这会将第一个返回值放入 一 并将余数转储到丢弃变量中 _ (就像 *精氨酸 捕获所有剩余参数, *_ 捕获所有剩余输出)。比如说, 一 和 c ,可以执行以下操作:

a, _, c, _ = myfunc()

您也可以直接从函数调用中进行索引,Matlab不允许这样做。所以这也是可能的。因此,要获得第一个参数,可以执行以下操作:

a = myfunc()[0]

因此,由于在python中很容易获得所需的返回值,而且输出值的隐式变量数对于正确处理是一种极大的痛苦,所以python不支持它。如果确实要更改输出参数的数目,可以在函数定义中设置一个可选的命名参数。因为可选参数在Python中很容易实现,所以这不是一个大问题。但通常不需要。

至于错误,是的,你只是 raise 适当的例外。对于不同的情况,python有不同类型的错误。 raise TypeError('blah') 是否正确处理错误的参数个数,其中 blah 是您想要的信息。